変圧器ベースのウォームスタートによる回転物体への宇宙マニピュレータの実現可能かつ最適な終端接近

軌道上ロボットサービスでは、宇宙マニピュレータを備えた宇宙機がタンブリングする標的に安全かつ最適に接近する必要がある。しかし、リアルタイムの軌道生成は、宇宙機バス運動、マニピュレータダイナミクス、可視円錐制約、軌道安全制約の非線形な連成により非常に困難である。既存の最適化手法（逐次凸計画法、SCP）は計算負荷が高く、リアルタイム要件を満たすのが難しい。最近のプレプリント（arXiv:2606.17317）では、Yuji Takuboらがトランスフォーマーベースのウォームスタート戦略を提案し、SCPの求解を加速する。この手法は、終端接近問題を二つのサブ問題に分割する：第一段階はシステム重心の並進軌道計画、第二段階は宇宙機姿勢とマニピュレータ関節トルク配分の連成問題である。後者が計算ボトルネックとなるため、著者らは因果トランスフォーマーモデルをこの段階の高品質な初期推定（ウォームスタート）に用いる。トランスフォーマーは問題パラメータから最適制御系列へのマッピングを学習する。線形デコーダとフローマッチング生成デコーダの二種類のアクションデコーダを比較し、アクションチャンク長や訓練データセットサイズの影響を調査した。300のテストシナリオにおいて、学習されたウォームスタートにより第二段階SCPの反復回数が最大28%、実行時間が23%削減され、最終制御コスト分布は維持された。さらに、ウォームスタートを非凸実現可能性射影に用いた場合、コスト最適SCPと比較して実行時間がほぼ半減し、ヒューリスティック初期化で見られた壊滅的な高コストテールを回避できた。この結果は、シーケンスモデルによるウォームスタートが宇宙マニピュレーションの最適化ベース終端誘導の計算効率と軌道ロバスト性を向上させることを示している。将来的には、より複雑な巧みな操作や自律ランデブー・ドッキングミッションへの応用が期待される。